dataset = load_dataset(path='squad', split='train') 2.2 从本地加载数据集 2.2.1 加载指定格式的文件 用path参数指定数据集格式 json格式,path="json" csv格式,path="csv" 纯文本格式,path="text" dataframe格式,path="panda" 图片,path="imagefolder" ...
# "json"这个参数就是path# data_files = 字符串dataset=load_dataset("json",data_files="test_huggingface/metadata.jsonl")print(dataset)print(dataset['train'])print(dataset['train'][0])# 打印如下'''DatasetDict({train: Dataset({features: ['file_name', 'text', 'class'],num_rows: 4})}...
然后执行你自己的代码,比如: from datasets import load_dataset ds = load_dataset("openai/gsm8k", "main") for split, split_dataset in ds.items(): split_dataset.to_json(f"gsm8k-{split}.jsonl") 1. 2. 3. 4. 你会发现数据集的下载速度变快了: Downloading readme: 7.94kB [00:00, 7.75M...
load_dataset_from_jsonl(jsonl_file_path) # 创建DatasetDict,这里我们只有一个数据分割(默认为'train') dataset_dict = DatasetDict({"train": dataset}) dataset_dict.push_to_hub(dataset_name, token=HF_TOKEN) print(f"Dataset successfully pushed to the hub at https://huggingface.co/{dataset_...
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('path/to/local/dataset.json') 三、处理数据集 datasets库提供了丰富的API用于处理数据集。例如,我们可以使用map函数对数据集中的每个样本进行变换,使用filter函数过滤掉不符合条件的样本,使用concatenate_datasets函数合并多个数据集等。这些操作都非常直观和易...
要启用数据集流式传输,你只需将Streaming=True参数传递给load_dataset()函数。 例如,让我们再次加载 PubMed Abstracts 数据集,但采用流模式: pubmed_dataset_streamed = load_dataset("json", data_files=data_files, split="train", streaming=True) ...
数据集是JSON行格式,并使用zstandard库压缩,所以首先我们需要安装它: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 !pip install zstandard 接下来,可以使用HuggingFace提供的数据集下载方式来加载: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from datasets import load_dataset # This takes a few ...
支持csv, tsv, txt, json, jsonl等格式的文件 AI检测代码解析 fromdatasetsimportload_dataset data_files={"train":"./data/sougou_mini/train.csv","test":"./data/sougou_mini/test.csv"}drug_dataset=load_dataset("csv",data_files=data_files,delimiter=",") ...
dataset = load_dataset(dataset_id,name=dataset_config) # Load tokenizer of FLAN-t5-base tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) print(f"Train dataset size:{len(dataset['train'])}") print(f"Test dataset size:{len(dataset['test'])}") ...
常见的用于预训练语言模型的大规模数据集都可以在Dataset 库中直接下载并加载。例如,如果使用维基百科的英文语料集合,可以直接通过如下代码完成数据获取: 深色代码主题 复制 fromdatasetsimportconcatenate_datasets, load_dataset bookcorpus =load_dataset("bookcorpus", split="train") ...